【ITニュース解説】期待外れ？ そんなことはない「rabbit r1」レビュー①

ITニュース概要

AIアシスタントデバイス「rabbit r1」の初期レビューを紹介。スマートフォンアプリを自然言語で操作する新しいコンセプトの端末で、一部の「期待外れ」との評価に反し、筆者はその可能性に期待を寄せている。(96文字)

ITニュース解説

近年、AI技術の進化は目覚ましく、私たちの生活や仕事のあり方を大きく変えようとしている。その中で、従来のスマートフォンとは一線を画す新しい形態のデバイスとして注目を集めているのが「rabbit r1」である。これは、AIを搭載したポケットサイズの専用ハードウェアであり、アプリを一つ一つ起動して操作するのではなく、自然言語による対話を通じて様々なタスクを実行することを目的としている。発表当初から大きな期待が寄せられた一方で、その実用性については賛否両論が巻き起こっている。しかし、このデバイスの本質を理解すると、単なる期待外れの製品ではなく、未来のコンピューティングの可能性を示す重要な一歩であることが見えてくる。 rabbit r1の最大の特徴は、その心臓部に「LAM (Large Action Model)」と呼ばれる独自のAIモデルを採用している点にある。システムエンジニアを目指す上で、このLAMの概念を理解することは非常に重要である。現在主流のAIであるChatGPTなどが用いる「LLM (Large Language Model)」は、膨大なテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成したり要約したりすることを得意とする「言語」のモデルである。それに対し、LAMは「行動」を学習するモデルだ。具体的には、人間がスマートフォンのアプリやWebサイトをどのように操作するか、つまり、どこをタップし、何をタイプし、どうスワイプするかといった一連のGUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェース）上の操作手順を学習し、それを自律的に再現する能力を持つ。 例えば、ユーザーがrabbit r1に「Spotifyで特定のアーティストの曲を再生して」と話しかけると、デバイスはまずユーザーの意図を理解する。そして、LAMがクラウド上でSpotifyのインターフェースを認識し、検索ボックスにアーティスト名を入力し、表示された曲をタップして再生するという、人間が行うのと同じ一連の操作を自動で実行する。これは、従来のシステム連携で主流だったAPI（Application Programming Interface）を利用する方法とは根本的に異なるアプローチである。APIはサービス提供者が外部連携用に用意した公式な窓口であり、決められた手順でしかデータのやり取りができない。しかし、LAMはAPIが提供されていないサービスであっても、人間と同じように画面を見て操作を学習できるため、理論上はあらゆるアプリケーションを操作対象にできるという大きな可能性を秘めている。 ハードウェアとしてのrabbit r1は、鮮やかなオレンジ色の正方形に近いデザインで、非常にコンパクトである。タッチスクリーンも搭載されているが、主な操作は側面にあるプッシュ・トゥ・トーク（PTT）ボタンを押しながら話しかけることで行われる。また、物理的なスクロールホイールや360度回転するカメラも備えており、これらを駆使してAIとの対話や情報収集を行う。このデバイスの設計思想は、スマートフォンのようにアプリのアイコンが並んだ画面とにらめっこする時間を減らし、より直感的でシンプルな操作体系を目指すことにある。 しかし、現状のrabbit r1が「期待外れ」と評される側面があるのも事実である。その理由として、LAMがまだ発展途上の技術であることが挙げられる。対応できるサービスやタスクが限られており、操作の途中で失敗することも少なくない。また、全ての処理をクラウド上のAIに依存しているため、ネットワーク接続が不安定な場所では機能せず、レスポンスに遅延が生じることもある。そのため、多くの場面で、ポケットからスマートフォンを取り出して直接アプリを操作した方が速く、確実であると感じられるのが実情だ。 それでもなお、このデバイスが持つ価値は大きい。それは、スマートフォン中心のエコシステムに対するアンチテーゼであり、次世代のヒューマン・マシン・インターフェースを模索する試みだからである。現在の課題は、ソフトウェアのアップデートによって今後改善されていく可能性が高い。LAMの学習が進み、対応サービスが拡大し、動作が安定すれば、特定の目的においてはスマートフォンを凌駕する利便性を発揮する場面も増えていくだろう。例えば、複数のアプリを横断するような複雑なタスク、「昨日の写真の中から猫が写っているものを探し、SNSに投稿して」といった指示を一声で完結できるようになれば、その価値は飛躍的に高まる。 結論として、rabbit r1は現時点で万能なデバイスではない。しかし、LAMという革新的な技術コンセプトを具体的な製品として世に示した功績は大きい。システムエンジニアを目指す者にとって、このデバイスは単なるガジェットではなく、ソフトウェアとハードウェア、そしてAIがどのように融合し、新しいユーザー体験を生み出していくのかを学ぶための格好の教材となる。APIベースの連携が主流である現在のシステム開発の常識を覆すかもしれないLAMの動向や、クラウドネイティブなAIデバイスのアーキテクチャに注目し続けることは、未来の技術トレンドを読み解く上で不可欠と言えるだろう。